Each dependent variable for vehicle

Each dependent variable for vehicle and driver data (i.e., derived variable) was analyzed using a 5 x 2
x 2 mixed model analysis of variance (ANOVA) model with stage (baseline, immediate treatment,
short term treatment, long term treatment, and transfer) as a within-subject variable and location
(Minnesota, Maryland) and time (daytime, nighttime) as between-subject variables. A difference was
considered statistically significant at or below a p value of .05. If the between subjects factor was not
statistically significant the analysis was then collapsed across those groups in an effort to control for
the variable and also provide the remaining analysis with increased power. Table 4-2 is a list of the
primary and follow-up comparisons and associated reporting data that are possible for each
dependent variable using the example of “0-5 mph over the speed limit” as the dependent variable.
It is also noted that paired comparisons were conducted to isolate differences within a main effect.
Due to the increased number of comparisons, all post hoc analyses (t-tests) were made using a
Bonferroni alpha correction. Post hoc analyses, when conducted for the stage comparisons, used a
series of planned comparison t-tests. These comparisons aligned with the research questions and
hypotheses. The comparisons included:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แต่ละตัวแปรขึ้นอยู่กับรถและควบคุมข้อมูล (เช่น รับแปร) ได้วิเคราะห์โดยใช้ 5 x 2x 2 ผสมแบบจำลองแบบจำลองวิเคราะห์ผลต่างของ (การวิเคราะห์ความแปรปรวน) กับ stage (พื้นฐาน รักษาทันทีรักษาระยะสั้น ระยะยาวการรักษา และการโอนย้าย) เป็นตัวแปรในเรื่องและสถาน(มินเนโซต้า แมริแลนด์) และเวลา (กลางวัน เวลากลางคืน) เป็นเรื่องระหว่างตัวแปร มีความแตกต่างพิจารณาอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ หรือต่ำ กว่าค่า p .05 ถ้าในระหว่างเรื่อง สัดส่วนไม่อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติวิเคราะห์ได้แล้วยุบทั้งกลุ่มในความพยายามที่จะควบคุมการตัวแปร และยัง มีการวิเคราะห์เหลือพลังงานเพิ่มขึ้น ตารางที่ 4-2 คือ รายการเปรียบเทียบหลัก และติดตามผลและรายงานข้อมูลเชื่อมโยงที่เป็นไปได้สำหรับแต่ละขึ้นอยู่กับตัวแปรที่ใช้ตัวอย่างของ " 0-5 ความเร็วเหนือขีดจำกัดความเร็ว" เป็นตัวแปรที่ขึ้นอยู่กับการนอกจากนี้ยังระบุไว้ว่า จัดเป็นคู่เปรียบเทียบได้ดำเนินการเพื่อแยกความแตกต่างภายในผลเป็นหลักเนื่องจากการเพิ่มจำนวนเปรียบเทียบ วิเคราะห์ post hoc ทั้งหมด (t-ทดสอบ) ทำโดยใช้การการแก้ไขอักษร Bonferroni Post hoc วิเคราะห์ เมื่อทำการเปรียบเทียบขั้นตอน ใช้เป็นชุดของแผนเปรียบเทียบ t-ทดสอบ เปรียบเทียบเหล่านี้สอดคล้องกับคำถามการวิจัย และสมมุติฐาน เปรียบเทียบการรวม:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แต่ละคนขึ้นอยู่กับตัวแปรสำหรับยานพาหนะและข้อมูลของคนขับ (คือตัวแปรที่ได้มา) ได้รับการวิเคราะห์โดยใช้ 5 x 2
x 2 การวิเคราะห์แบบจำลองผสมความแปรปรวน (ANOVA) รุ่นที่มีขั้นตอน
(พื้นฐานการรักษาทันทีการรักษาระยะสั้นการรักษาระยะยาวและการถ่ายโอน) เป็นตัวแปรภายในเรื่องสถานที่ตั้ง
(มินนิโซตา, Maryland) และเวลา (กลางวันกลางคืน) เป็นตัวแปรระหว่างเรื่อง ความแตกต่างที่ได้รับการพิจารณาอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่หรือต่ำกว่าค่า AP 05 หากระหว่างปัจจัยวิชาที่ไม่ได้เป็นนัยสำคัญทางสถิติการวิเคราะห์แล้วได้รับการทรุดตัวในกลุ่มผู้ที่อยู่ในความพยายามที่จะควบคุมสำหรับตัวแปรและยังให้การวิเคราะห์ที่เหลืออยู่กับพลังงานที่เพิ่มขึ้น ตารางที่ 4-2 เป็นรายการระดับประถมศึกษาและติดตามผลการเปรียบเทียบและการเชื่อมโยงข้อมูลการรายงานที่มีความเป็นไปได้สำหรับแต่ละตัวแปรตามโดยใช้ตัวอย่างของ"0-5 ไมล์ต่อชั่วโมงเกินขีด จำกัด ความเร็ว" เป็นตัวแปร. นอกจากนี้ยังมีการตั้งข้อสังเกตว่า เปรียบเทียบคู่กำลังดำเนินการที่จะแยกความแตกต่างภายในผลกระทบหลัก. เนื่องจากจำนวนที่เพิ่มขึ้นของการเปรียบเทียบทั้งหมดที่โพสต์การวิเคราะห์เฉพาะกิจ (t-ทดสอบ) ถูกสร้างขึ้นมาโดยใช้การแก้ไขBonferroni อัลฟา โพสต์การวิเคราะห์เฉพาะกิจเมื่อดำเนินการสำหรับการเปรียบเทียบเวทีใช้ชุดของการเปรียบเทียบเสื้อทดสอบการวางแผน เปรียบเทียบเหล่านี้สอดคล้องกับคำถามการวิจัยและสมมติฐาน เปรียบเทียบรวม:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตัวแปรอิสระแต่ละตัว สำหรับรถและคนขับ ( เช่น ข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์โดยใช้ตัวแปร ) 5 x 2
x 2 ผสมรูปแบบการวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA ) แบบมีขั้นตอน ( baseline ทันทีการรักษา
ระยะสั้นระยะยาว การรักษา , การรักษาและการโอน ) เป็นภายในและตัวแปรเรื่องสถานที่
( มินนิโซตา แมริแลนด์ ) และเวลา ( กลางคืนกลางวัน ) ระหว่างตัวแปรเรื่อง ความแตกต่างคือ
ถือว่า อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ p หรือต่ำกว่ามูลค่าทาง ถ้าระหว่างกลุ่มปัจจัยไม่ได้
อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติการวิเคราะห์ถูกล้มลงในกลุ่มดังกล่าว ในความพยายามที่จะควบคุม
ตัวแปรและยังมีการวิเคราะห์ที่เหลือที่มีพลังเพิ่มขึ้น ตารางที่ 4-2 รายชื่อ
เป็นการติดตามผลและการรายงานข้อมูลและการเปรียบเทียบความสัมพันธ์ที่เป็นไปได้สำหรับแต่ละ
ตัวแปรตามโดยใช้ตัวอย่างของ " 0-5 mph เร็วเกินกำหนด " เป็นตัวแปรตาม มันเป็นยังกล่าวว่า
เปรียบเทียบคู่มีวัตถุประสงค์เพื่อแยกความแตกต่างในผลหลัก
เนื่องจากการเพิ่มจำนวนของการเปรียบเทียบ วิเคราะห์ Post Hoc ( จำนวน ) ถูกสร้างโดยใช้
บอนเฟอร์โรนีเราแก้ไข หาวิเคราะห์ เมื่อดำเนินการในขั้นตอนการเปรียบเทียบใช้
ชุดวางแผนแบบเปรียบเทียบ การเปรียบเทียบเหล่านี้สอดคล้องกับคำถามการวิจัยและ
สมมติฐาน การรวม :